人工智能-深度学习-风力发电磁悬浮偏航电机的偏航控制系统研究.pdf

摘要中的内容提到了风力发电中的一种重要组成部分——偏航系统。传统的偏航系统主要采用齿轮驱动型主动偏航方式，但存在机械结构磨损、需要润滑等问题，影响风力发电机的使用寿命。为解决这些问题，文章提出了磁悬浮偏航控制系统，采用盘式同步电机的结构，当需要偏航时，通过磁悬浮控制器使风力发电机的机舱悬浮到一定高度，然后利用磁场定向矢量控制方法对偏航电机进行控制。这种新型结构克服了齿轮驱动型偏航系统的不足，具有机械结构简单、磨损小、无需润滑、维护方便、寿命长等优点。 文章的主要工作包括： 1) 针对传统偏航系统的不足，设计了一种以盘式同步电机为核心的磁悬浮偏航系统结构，并提出了相应的控制方法。 2) 建立了同步偏航电机的速度控制系统模型，在Matlab Simulink环境中对无传感器速度控制算法进行了仿真。 3) 分析了偏航系统的原理以及结合风速传感器和风向传感器的偏航算法，改进了传统的偏航算法。 4) 根据系统需求，设计了偏航控制器的主要电路、IGBT驱动电路、测量电路和通信电路，并基于仿真结果编写了软件程序。 5) 建立了实验平台，这可能包括硬件搭建和实际运行测试，以验证理论设计的有效性。 这篇论文深入探讨了风力发电中的人工智能与深度学习在磁悬浮偏航控制系统中的应用。通过使用先进的控制策略和无传感器技术，提高了系统的可靠性和效率。这不仅有助于延长风力发电机的使用寿命，还降低了维护成本，对风能的高效利用有着重要的实际意义。此外，对于磁悬浮技术和矢量控制算法的研究，也为未来智能能源系统的优化提供了新的思路和可能。